在这个问题中，我们给定一个自然数 N。我们的任务是找到自然数所有因数的因数之和。让我们举个例子来理解这个问题，输入：N = 12 输出：55解释 -12 的因数是 1, 2, 3, 4, 6, 12 因数之和 = (1) + (1 + 2) + (1 + 3) + (1 + 2 + 4) + (1 + 2 + 3 + 6) + (1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 12) = 1 + 3 + 4 + 7 ... 阅读更多

为了找到输入张量中元素的最大值的索引，我们可以应用 torch.argmax() 函数。它只返回索引，而不是元素值。如果输入张量具有多个最大值，则该函数将返回第一个最大元素的索引。我们可以应用 torch.argmax() 函数来计算跨维度的张量最大值的索引。语法torch.argmax(input)步骤我们可以使用以下步骤来查找输入张量中所有元素的最大值的索引 -导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch创建 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input)计算张量中所有元素的最大值的索引... 阅读更多

要计算给定输入张量的逐元素逻辑 AND，我们应用 torch.logical_and()。它接受两个输入张量并逐元素计算逻辑 AND。张量中的零被视为 False，非零被视为 True。输入张量可以是任何维度。torch.logical_or() 函数计算给定输入张量的逐元素逻辑 OR。它也接受两个输入张量并输出具有 True 或 False 的张量。与逻辑 AND 一样，零被视为 False，非零被视为 True。输入张量可以是任何维度。要计算给定... 阅读更多

要估计函数的梯度，我们可以应用 torch.gradient() 函数。此函数使用二阶精确中心差分法估计梯度。我们可以估计一维或多维的梯度。估计梯度的函数可以在实数域或复数域上定义。在估计梯度的过程中，通过独立估计函数的每个偏导数来估计梯度。语法torch.gradient(values)其中参数 values 是表示函数值的张量。步骤我们可以使用以下步骤来估计函数的梯度 -导入... 阅读更多

torch.asinh() 方法计算输入张量每个元素的反双曲正弦。它支持实值和复值输入。它支持输入张量的任何维度。语法torch.asinh(input)其中 input 是输入张量。输出它返回一个张量，其中包含每个元素的反双曲正弦。步骤要计算输入张量中每个元素的反双曲正弦，您可以按照以下步骤操作 -导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch创建一个 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input)计算... 阅读更多

torch.rsqrt() 方法计算输入张量每个元素的平方根的倒数。它支持实值和复值输入。如果输入张量中的元素为零，则输出张量中的对应元素为 NaN。语法torch.rsqrt(input)参数input – 输入张量输出它返回一个具有平方根倒数的张量。步骤导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch创建一个 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input)使用 torch.rsqrt(input) 计算输入张量中每个元素的平方根的倒数。这里... 阅读更多

要计算给定输入张量的逐元素角度，我们应用 torch.angle()。它接受一个输入张量并返回一个张量，其中包含以弧度计算的逐元素角度。要将角度转换为度数，我们将弧度中的角度乘以 180/np.pi。它支持实值和复值张量。语法torch.angle(input)步骤要计算逐元素角度，您可以按照以下步骤操作 -导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch定义 torch 张量并打印它们。input = torch.tensor([1 + 1j, -1 -4j, 3-2j])计算 torch.angle(input)。它是... 阅读更多

要计算给定输入张量的按位 AND，我们应用 torch.bitwise_and()。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 AND。要计算给定输入张量的按位 NOT，我们应用 torch.bitwise_not() 方法。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 OR。要计算给定输入张量的按位 NOT，我们应用 torch.bitwise_not() 方法。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 NOT。语法torch.bitwise_and(input1, input2) torch.bitwise_or(input1, input2) torch.bitwise_not(input)步骤导入所需的库。在所有以下示例中，... 阅读更多

torch.acos() 方法计算输入张量每个元素的反余弦。它支持实值和复值输入。它支持输入张量的任何维度。输入张量的元素必须在 [-1, 1] 范围内，因为反余弦函数的定义域为 [-1, 1]。torch.acosh() 方法计算输入张量每个元素的反双曲余弦。它还支持任何维度的实值和复值输入。输入张量的元素必须大于或等于 1，因为反余弦函数的... 阅读更多

要创建一个其元素从泊松分布中采样的张量，我们应用 torch.poisson() 方法。此方法将一个张量作为输入张量，其元素是速率参数。它返回一个张量，其元素是从具有速率参数的泊松分布中采样的。语法torch.poisson(rates)其中参数 rates 是速率参数的 torch 张量。速率参数用于从泊松分布中采样元素。步骤我们可以使用以下步骤创建一个其元素从泊松分布中采样的张量 -导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。... 阅读更多